龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：之江实验室
摘要：本发明公开了基于知识蒸馏的缺失多模态数据动态融合方法、系统及装置，基于分类网络构建多个单模态教师模型，通过每种单个模态数据对分类网络分别训练，得到对应的单模态教师模型；基于门限网络和一系列专家网络构建多模态动态融合网络，门限网络用于决定哪些专家网络被激活，输出一个one‑hot的向量，向量的长度为专家网络的个数，每个专家网络使用的数据是多个模态的子集进行特征融合，通过包含完整模态的数据训练完成后的多模态动态融合网络作为学生模型；利用教师模型对学生模型进行蒸馏训练，将实际获取的多模态数据输入到多模态动态融合网络，得到类别预测结果。本发明能够提高数据的有效利用率并提高多模态模型的预测准确性。
主权项：1.一种基于知识蒸馏的缺失多模态数据动态融合方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：（1）获取包含多个模态的医学数据和对应的任务标签，并划分出包含完整模态的医学数据以及仅包含单个模态的医学数据；（2）基于分类网络构建多个单模态教师模型，通过每种单个模态医学数据对分类网络分别训练，得到对应的单模态教师模型；（3）基于门限网络和一系列专家网络构建多模态动态融合网络，门限网络输入包含完整模态的医学数据，输出一个one-hot的向量，向量的长度为专家网络的个数，每个专家网络使用的医学数据是多个模态的子集进行特征融合，通过包含完整模态的医学数据训练完成后的多模态动态融合网络作为学生模型；（4）利用教师模型对学生模型进行蒸馏，通过教师模型对每个包含完整模态的医学数据进行类别预测计算分类损失和蒸馏损失；（5）将实际获取的多模态医学数据输入到多模态动态融合网络，得到类别预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 之江实验室 基于知识蒸馏的缺失多模态数据动态融合方法、系统及装置
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号